Lợi thế của Sentient không nằm ở sự phi tập trung mà ở hệ thống GRID và ROMA. Gần đây, tôi đã bắt đầu tìm hiểu sâu hơn về cơ chế hoạt động của @SentientAGI và sau khi phân tích cấu trúc của họ, tôi có thể tự tin nói rằng lợi thế của họ không nằm ở sự phi tập trung mà ở cách họ xử lý các yêu cầu thông qua các tác nhân AI. Sentient sử dụng hai cơ chế chính: GRID và ROMA, mỗi cái đều có trách nhiệm riêng. GRID là lớp hạ tầng xử lý việc định tuyến các yêu cầu giữa các tác nhân, trao đổi dữ liệu và thu thập kết quả. Khi một yêu cầu đến Sentient, hệ thống GRID phân loại nó và gửi đến một quy trình làm việc chuyên biệt. Mỗi quy trình làm việc được xây dựng để xử lý các nhiệm vụ cụ thể như tìm kiếm thông tin, LLM, Conceptualize và nhiều nhiệm vụ khác. Mô hình này cho phép đạt được kết quả chính xác hơn trong các yêu cầu. Nếu hệ thống GRID phát hiện một nhiệm vụ phức tạp không thể giải quyết bằng 1-2 tác nhân AI, nó sẽ kết nối với ROMA để có giải pháp chính xác hơn. ROMA, theo đó, phân tích yêu cầu và chia nó thành nhiều nhiệm vụ nhỏ. Những nhiệm vụ này sau đó được gửi đến các tác nhân cụ thể được thiết kế để xử lý chúng. Nói một cách đơn giản, ROMA chia 1 yêu cầu thành nhiều yêu cầu nhỏ hơn và xử lý chúng riêng biệt. Điều quan trọng cần lưu ý là hệ thống hiểu các mối quan hệ phụ thuộc giữa các yếu tố. Nếu một nhiệm vụ nhỏ phụ thuộc vào nhiệm vụ khác, hệ thống sẽ thực hiện các nhiệm vụ theo thứ tự, tính đến sự phụ thuộc đó. Tất cả các nhiệm vụ nhỏ độc lập được thực hiện song song, điều này làm cho quá trình nhanh hơn rất nhiều. Chính hệ thống này mang lại cho Sentient một lợi thế lớn trong cuộc đua AI, sự phi tập trung và mã nguồn mở chỉ là những phần thưởng của một hệ thống như vậy.